【摘 要】
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该论文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述,提出了一种改进遗传算法-IGA,并将其应用于形状提取领域的基元检测.改进遗传算法IGA从提高全局搜索性能和收敛速度出发,加
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该论文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述,提出了一种改进遗传算法-IGA,并将其应用于形状提取领域的基元检测.改进遗传算法IGA从提高全局搜索性能和收敛速度出发,加入了5个新的操作策略.算法采用保持多个最佳个体的群体策略 、混合选择、小范围竞争择优的遗传操作、局部寻优的贪心算子,使算法的全局搜索性能和收敛速度大大提高.过滤操作、动态补充新子代个体的操作使得算法能避免陷入局部最优解.试验表明,改进算法IGA的全局搜索性能和收敛速度明显优于现有的许多遗传算法.对于形状提取领域内的基元检测问题,该文提出将该问题转化为求解几何基元与边缘图像的最大匹配问题的思路,并应用改进算法IGA进行了验证,提取出了完整的形状.
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